Ai

この数日、トマト小説（ファクション）のプラットフォームでAIによる執筆を巡って再び騒ぎが起きているのを目の当たりにして、私の最初の反応はショックではなく、「これはいつか公になるだろう」という感覚でした。無料プラットフォームであること、毎日更新しなければならないプレッシャー、アルゴリズムによる配信といった一連の状況を経て、作家たちがAIを使って生産能力を補うのは、ほぼ必然なことだと感じます。

でも正直なところ、番茄の小説の多くに対して常に一定の感覚があるんだ。読めるし、最初の100章あたりはたいてい良いんだけど、進むにつれてパターン（定型的な展開）とスピードだけが残ってきて、老舗玄幻や修仙小説に本来あるべき「勢い」が失われちゃうんだよね。この「勢い」は説明するのが難しいけど、おそらく、「ちょっと中二病っぽいなって分かっていても、それでもキャラクターと一緒に最後まで突き進んでいきたい」っていう気持ちなんだと思う。

これは一応言っておきたい点なんですが、プラットフォームを批判するわけではありません。番茄（ファンチー）の全サイトが無料であることは、確かに多くの読者を惹きつける力がありますし、この点は否定できませんね。ただ、私のように、すでに天蚕土豆や『我吃西紅柿』、『耳根』、『陳東』などから趣味嗜好を養ってきた人間にとって、AIは量は補えるものの、「あの味わい」までは再現できないのです。

ここ数ヶ月、ClaudeやCodexといったツールを使ってコードを書いている中で、最も強く感じているのは、「プログラマーが不要になる」ということではなくて、以前は新人に練習課題として出していたような作業まで、AIがすでに叩き台（ドラフト）を生成してくれることだ。

スキャフォールドの作成、いくつかのテストの追加、ついでに小さな機能を修正する…という操作を続けていくと、その速度があまりにも速くて、なんとも言えない「意難平」な気分になる。

私のような卒業から10年が経過した人間にとって、正直なところ、これは主に効率化の問題です。なぜなら、どこを信じてよいか、どこを信用してはいけないか、そして表面上は動作しているように見えても、実は後に罠（落とし穴）がある場所などを概ね把握しているからです。しかし、新卒者にとっては、この問題はそれほど簡単ではありません。AIは単に数時間の肉体労働を奪ってくるだけでなく、「初心者がどうやって無知から熟練へとなるか」という確立された道筋そのものを圧縮してしまっているようなものです。これが私が改めて書きたいと考えている点でもあります。

呆然とした。

ChatGPTの公式側では、トークンや費用を直接確認するのが難しいため、サードパーティのプラットフォームを利用して、CodexでGPT-5.4とGPT-5.5を用いて同種のタスクを一度実行しました。思考モードはすべてhighに設定しています。結果は非常に明快でした。簡単な問題については比較的穏やかで、GPT-5.5はGPT-5.4よりおよそ30%高価です。しかし、複雑なタスクになると、費用が直接2.6倍に跳ね上がり、リクエスト回数とトークン消費量も共に増加

私自身の判断も非常にストレートに申し上げますが、これは単に「5.5のほうが単価が高い」という一言で片付けられる問題ではありません。簡単なタスクの場合、費用は主に単価が要因となります。しかし、複雑なタスクの場合、実際にかかっているコストは、その呼び出しチェーン（処理の一連の流れ）全体です。

とはいえ、逆から見ると、5.5はあなたの手戻り（作り直し）のコストを肩代わりしてくれている側面があります。モデル側がより深く考え、より多くの工程を経て実行し、より多くチェックしてくれるため、最終的に請求されるのは単一の回答に対する費用ではなく、一連のアクション全体に基づいた費用になります。結果として、人間側も何度もやり取りをして手間取る回数が減ります。

結果はかなり

今夜、モデルのメッセージを追っていると、本当に目が点になった。

公式サイトのタイムラインを見ると、今回の集中更新は連続していることが分かります：2026-04-20 にMoonshotがKimi K2.6をトップページに掲げました。2026-04-22にはXiaomiが正式にMiMo-V2.5とMiMo-V2.5-Proをリリースし、2026-04-23にはOpenAIがGPT-5.5を公開し、API料金も同時に引き上げられました。そして2026-04-24にはDeepSeekがまたV4 Previewを推しました。ついでに言うと、グループチャットでよく話題になる「Xiaomi 2.5」というのは、厳密に言えばぼんやりとしたコードネームではなく、Xiaomi MiMo-V2.5 / V2.5-Proのことを指します。

私の現在の判断は非常に明確です。今回の波は単なるモデルのリリースブームではなく、3つの要素が同時にぶつかり合っています――すなわち、**モデル能力、API価格設定、チップスタックの支配権（または所有権）**です。これらの一つだけを語る人は、基本的に視点が偏りがちです。この三つの要素が絡み合うからこそ、大規模言語モデル（LLM）という分野はこれほどまでに過熱しているのです。

この数日、Anthropic が 2026 年 4 月 7 日にリリースする「Project Glasswing」を見かけましたが、最初に感じたのはちょっと呆れました。それはまたモデルのスコアが高くなったからではなく、最も強力な能力を最初から特定のグループ（AWS、Apple、Google、Microsoft、Linux Foundationといった守備側）にロックしてしまったからです。

私自身の判断は非常に直接的です。この件は、また別のベンチマークで記録を更新することよりも重要です。最先端のAI企業が今売っているのは、もはやモデルそのものだけではなく、「誰が能力を手に入れられるか、どれだけの能力を手に入れられるか、そして手に入れた後にどのような監査や制約を受けるか」という一連のアクセス制御システムです。モデルはますます危険なツールに近づいており、リリースペースもライセンスの発行に似てきています。

この数日、Blockが2026年2月末に1万人以上のチームから4000人を削減したのを見て、正直ショックを受けました。私はこれまでずっと金融IT、取引フロー、米英株、システム基盤といった分野に携わってきましたので、「効率化」「自動化」「コスト削減と効率向上」といった言葉には慣れていますが、お金やコンプライアンス、リスク管理にこれほど近いフィンテック企業が、AIを解雇理由として公言するのは、やはり胸が沈みます。

私の現在の判断は非常に直接的です。AIによる人員削減が最も恐ろしい点は、ある日ニュースで流れる解雇リストそのものではなく、「より小さなチームでも多くの仕事ができる」という前提が会社にデフォルトとして浸透し始めることです。これは、退職者が補充されないこと、初級職の減少、そしてheadcount（人員数）がさらに厳しく管理されることを意味します。2025年4月から2026年4月にかけて、この風はアメリカではまだ吹いています。中国国内では、あのような目立つ大規模な解雇の波は一時的に見られませんが、静かながらも圧迫はすでに始まっています。

昨日書いた《HermesをOpenClawの代替品と見なすのは危険かもしれない》を書き終えた後、私は周りのドキュメントを巡回しました。巡るほど、この二つのものの違いを見るには、機能だけを見ているだけでは不十分で、トークンがどのように消費されるかを見る方が、より直接的だと感じました。

私の判断は、まずここに置きます。

OpenClaw はデフォルトで長期的にオンラインのワークベンチのようなものであり、多くのアイデンティティ、ルール、ワークスペースファイル、メッセージ面制約などが自然に各対話フローに引き継がれるため、ベースラインは通常重くなります。一方、Hermes は明らかに抑制的で、多くのコンテキストはオンデマンドで発見され、オンデマンドで注入されます。システムプロンプトも意図的に安定したプレフィックスを維持しており、デフォルトではトークンを抑えやすいです。

もちろん、これはHermesが必ずしもより節約できるという意味ではありません。memory provider、skills、sub-agent、長いツール出力をすべて有効にすると、同じように大量のトークンを消費します。しかし、率直に言って、これら2つのアーキテクチャは、初日から異なる方法でトークンを消費しています。